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“산학협력으로 ‘초거대 AI 초격차’ 이뤄야”..서울대 장병탁 교수

임수빈 기자

파이낸셜뉴스

입력 2023.03.14 16:00

수정 2023.03.14 16:00

장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수(서울대 AI연구원장) 인터뷰

챗GPT가 촉발시킨 초거대 AI 성장세..기술 발전 가속화할 것

서울대, 네이버 등 7개사와 산학협력..업종별 AI 관심도 높아
[파이낸셜뉴스] “글로벌 빅테크와 경쟁하는 인공지능(AI) 분야 산학협력이 더욱 강화돼야 한다. 기업은 자체 보유한 데이터와 컴퓨팅 기술을 공유하고, 학교는 연구개발(R&D) 인재 및 결과물을 지원하며 상호 교류를 이어가야 경쟁력을 높일 수 있다.”

장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수(AI연구원장). 사진=박범준 기자
장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수(AI연구원장). 사진=박범준 기자

‘챗GPT’가 전 세계를 강타하면서 초거대 AI에 대한 관심이 급부상하고 있다. 특히 우리나라는 미국, 중국, 이스라엘, 영국 등과 함께 초거대 AI를 보유한 세계 상위권 국가란 점에서 향후 상용화 가능성도 높다.

하지만 구글과 마이크로소프트(MS) 등 빅테크와 비교했을 때, 국내 기업들은 기술·자본·인재 부분에서 체급차이도 분명한 상황이다. 이에 파이낸셜뉴스는 14일 서울대학교 AI연구원(AIIS) 원장인 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수를 만나 ‘초거대 AI 초격자 전략’을 모색했다.
학계 권위자인 장 원장은 현재 AI가 단순 기술을 넘어 산업화 단계에 도달했다고 진단했다. 그는 “기업과 학계가 좋은 인력을 양성하기 위한 산학협력 모델을 발굴하고 해외인재를 영입하는 노력도 함께 해야 한다”고 강조했다.

다음은 장병탁 AIIS 원장과의 일문일답.

ㅡ구글 알파고와 달리 챗GPT는 AI 상용화를 앞당겼다. 학계 대응은.
▲AI 연구개발(R&D)을 넘어 산업체와 연계할 수 있는 방안을 찾고 있다. 일례로 서울대는 네이버와 함께 ‘초대규모 AI 연구센터’를 설립해 산학협력 프로젝트를 진행 중이다. AI는 데이터 학습과 컴퓨팅파워가 매우 중요하기 때문에 산학협력이 더 활발해져야 한다. 또 독일 등 해외사례를 참고해 인적교류도 이어가고 있다. 서울대 여러 AI랩이 초대규모 AI 관련 난제를 해결하기 위해 네이버와의 연구 협력에 참여하는 게 대표적이다. 동시에 네이버 연구원이 서울대 겸직교수로 임명돼 서울대 교수진들과 공동 연구를 수행하는 한편 서울대 AI 대학원생을 공동으로 연구 지도하고 있다.

ㅡ산학협력 활성화가 AI 산업에 특화된 인재 배출로 이어질 수 있는지.
▲챗GPT를 만든 오픈AI 수준의 고급인력이 나올 수 있다. 서울대와 네이버의 경우, ‘딥러닝과 실제 응용’이라는 대학원 정규 과목을 개설하여, 최신 AI 기술 연구 동향 및 네이버 클로바의 연구결과를 소개했다. 산학 프로젝트에 참여한 학생들 중 일부는 네이버 인턴으로 합류하기도 했다.

ㅡ또 다른 기업과의 산학협력 사례도 궁금하다.
▲LG AI연구원, CJ그룹, 카카오엔터프라이즈, 하이퍼커넥트, GC녹십자, 메가존클라우드 등과 산학협력을 진행하고 있다. 농심그룹 율촌재단에서는 AI 장학생 관련 지원도 해주고 있다.

ㅡ산학협력 노력이 AIIS 슬로건인 ‘모두를 위한 AI’와 맞닿아 있는가.
▲컴퓨팅파워와 데이터가 뒷받침된 AI는 인문학 등 다양한 학문을 비롯해 모든 산업 분야와 연결될 수 있다. 챗GPT 역시 모든 사람들이 AI를 경험할 수 있게 했다는 점에서 훌륭했다고 본다. 이로 인해 AI 생태계에 더 많은 인력과 자본이 들어올 것이다. 국내 인재 배출은 물론 해외 인재를 한국에 영입하는 것이 중요한 이유다. 해외 유명 연구자들이 한국에 들어와 연구할 수 있도록 정부 지원이 함께 이뤄져야 한다. 세계적 수준의 연구가 국내에서 이뤄지면 해당 연구팀을 따라 더 다양한 인재들이 몰려오기 때문이다.

ㅡ조 단위 매개변수를 활용한 GPT-4는 어떻게 전망하는가.
▲현재 GPT-3.5 기반 챗GPT는 텍스트 중심으로 이뤄져 있지만, 영상화 등 다양한 방식으로 발전할 수 있을 것이다. 이미 오픈AI에서는 ‘달리2’ 같은 멀티모달AI도 서비스하고 있다.
더 나아가 단어 자체를 학습하는 것이 아니라 단어에 대한 경험까지 포함해 개념을 체화하는 식으로 발전 가능하다고 본다. 이 경우 사람과의 격차는 더욱 좁혀질 것이다.
이른바 범용인공지능(AGI)까지 도달하는 데 오랜 시간이 예상되지만, 발전 속도는 예전보다 빨라질 것이다.

soup@fnnews.com 임수빈 김미희 기자

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